电力系统负荷（电力需求量，即有功功率）预测是指充分考虑历史的系统负 荷、经济状况、气象条件和社会事件等因素的影响，对未来一段时间的系统负荷 做出预测。负荷预测是电力系统规划与调度的一项重要内容。短期（两周以内） 预测是电网内部机组启停、调度和运营计划制定的基础；中期（未来数月）预测 可为保障企业生产和社会生活用电，合理安排电网的运营与检修决策提供支持； 长期（未来数年）预测可为电网改造、扩建等计划的制定提供参考，以提高电力 系统的经济效益和社会效益。 复杂多变的气象条件和社会事件等不确定因素都会对电力系统负荷造成一 定的影响，使得传统负荷预测模型的应用存在一定的局限性。同时，随着电力系 统负荷结构的多元化，也使得模型应用的效果有所降低，因此电力系统负荷预测 问题亟待进一步研究。

【电力负荷预测】 GUI粒子群支持向量机短期电力负荷预测【含Matlab源码 751期】.zip

编制说明—非介入式负荷辨识技术导则共4页.pdf_文档整理可打印.zip

文献为“基于 VMD 与 PSO 优化深度信念网络的 短期负荷预测”的caj文件，为提高短期负荷预测精度，采用变分模态分解(variational mode decomposition，VMD)技术将原始历史负荷序列分解为一系列特征互异的模态函数，对每个模态函数进行特征分析并分别建立负荷预测模型。

研究电网可靠性评估中考虑最优负荷削减的问题。针对大电网系统，先在系统分析中将系统状态分为4种不同情形，对可能产生负荷削减的系统状态引入其最优负荷削减模型，在模型的目标函数中设置使负荷削减自动满足按临近原则和按负荷重要程度进行削减的加权因子，并在可靠性评估中的程序编制中予以实现。该最优模型与实际的负荷削减策略保持一致，能够得到反映电网真实可靠性水平的母线节点指标。文章给出了该最优负荷削减模型，以及相应算法，程序流程图。通过具体算例验证了该模型的有效性和实用性。

在构建安全稳定、经济低碳的智能电网的过程中，利用柔性负荷主动参与电网的协同控制受到高度重视。为挖掘和利用柔性负荷响应电网需求的调控潜力，提出一种专门针对柔性负荷的虚拟电厂构架；选取冰蓄冷空调作为典型受控对象，给出一种优先保障用户用电体验和经济性并计及电力系统供需关系的优化用电控制策略；结合空调系统的实际运行特性和用户用电期望，以设备运行费用最低、电网负荷波动最优为目标构建双层优化模型。通过算例在不同冷负荷需求下对冰蓄冷空调的控制结果进行仿真对比，验证了所提控制策略的可行性和有效性。

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为有效解决高比例风光消纳问题，提出一种基于梯级水电与高载能负荷功率变化主动响应能力的风光容量优化配置方法。设计高载能负荷配合梯级水电平抑风光出力波动的协调框架；通过刻画基于水头变化的不同时刻间梯级水电的功率调节规律以及基于生产过程的冶炼类高载能负荷功率调节特性，构建考虑系统调节能力约束的风光容量最优配置模型，以风光电站投资建设成本、水火电站运行成本、高载能负荷调度成本以及弃风弃光惩罚成本最低为目标确定风光装机容量。湖南某地区仿真结果表明，所提方法能够更好地应对净负荷功率波动，增加风光并网容量。

MATLAB源程序18 Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究.zip

尽管负载传感器的设计和功能有所不同，但它们都可以测量传感器内的阻力和/或变形，以确定拉力和压力的大小。尽管负载传感器的设计和功能有所不同，但它们都可以测量传感器